설문조사, 포괄적인 스크리닝 문항(screener)
'성별, 혼인 여부' 항목에서
다양한 사용자를 포괄하지 못하는 인구통계학적 스크리닝 문항(screener)들
일반적으로 연구 조사 기관들이 반복적으로 사용하는 인구통계학적 스크리닝 문항들이 있습니다. 관행으로 사용해 왔던 문항이기 때문에 의심 없이 반복하여 사용합니다. 그러나, 이러한 문항 중 ‘나이, 혼인 여부‘등의 인구 통계학적 개인 정보를 수집하는 항목들이 시대의 뒤떨어진 기준을 제시하며 다양한 사용자를 포괄하지 못하고 있습니다.
이렇게 시대에 뒤떨어진 스크리닝 문항 때문에 연구 조사에서 소외되거나, 무시되는 사용자들이 생기게 됩니다. 따라서, 바뀐 시대상을 기반으로 다양한 사용자를 포괄할 수 있는 문항 설정이 필요합니다.
포괄적인 스크리닝 문항(screener)이란?
연구 조사에서 다양한 사용자를 포괄하기 위해서는 스크리닝 문항 설정부터 대상자를 넓히는 것이 중요합니다. 아래 첨부한 문서(AnswerLab UX Research)에서는 ‘성별 / 민족성 / 나이 / 가구소득 / 교육 수준 / 혼인 여부 / 고용현황 / 능력’의 다양한 카테고리에서 참고할 수 있는 기준을 제시합니다. 그중 가장 이슈가 되고 있으며, 빠르게 변경되어야 할 '성별과 혼인 여부'에 대해서 정리하겠습니다. 타 항목들에 대해서는 파일을 확인해 주세요.
또한, 연구 조사를 진행하기 전에 다음의 체크리스트를 통해서 다양성을 반영했는지 질문지를 검토할 수 있습니다.
주요 체크리스트 3가지
☐ 전체 연구 조사에서 사용자의 다양성을 반영하여 조사를 할 수 있도록 설계되었나요?
☐ 스크리닝 질문이 일부 사용자를 배제할 여지가 있나요?
☐ 스크리닝 문항 선택지에서 사용자의 다양한 신원을 허용하고 있나요?
1. 성별
성별에 대한 질문은 '남성, 여성'의 이분법적인 방식보다, 광범위한 성별 정체성을 추가하여 선택권을 넓혀야 합니다. 이분법적 구분을 벗어난 '논 바이너리(Non-binary)' 항목을 포함하고, 열린 질문으로 '사용자 스스로 자신의 신원을 표시'할 수 있는 항목을 제시해야 합니다. 또한 '말하지 않음'에 대한 항목을 제공하여, 사용자가 질문 자체에 대한 무례함을 느끼지 않도록 해야 합니다. 이러한 선택지는 연구 조사 시 사용자들에 대한 정확한 이해를 도우며, 사용자들에게 그들이 배제되었다고 느끼지 않게 합니다.
*논 바이너리(Non-binary)
성별 젠더를 남성과 여성 둘로만 분류하는 기존의 이분법적인 성별 구분(Gender binary)을 벗어난 종류의 성 정체성이나 성별을 지칭하는 용어로, 그러한 성 정체성을 가지고 있는 사람들을 가리킬 때에도 사용됩니다.
2. 혼인 여부/상태
사용자에게 현재의 혼인 상태를 묻는 질문 역시 구시대적인 질문입니다. 연구조사에서 혼인 여부가 핵심적인 영향을 미친다면 사용해야 하지만, 대부분의 연구조사는 답변 여부가 연구 조사 결과에 심각한 영향을 미치지 않습니다. 또한 필요하다면, '혼인 여부' 대신 사용자의 '가구 규모'에 대해 질문하길 추천합니다. 이 답변을 통해 포괄적이고 정확한 정보를 얻을 수 있습니다.
연구 조사에 다양성을 반영하지 않아도 연구 조사 결과에 큰 문제가 없으니 대수롭지 않게 생각할 수 있습니다. 그러나, 사용자의 경험을 듣는 UX Researcher인 우리는 모든 사용자의 더 나은 경험을 지향해야 합니다. 그러므로 다양한 사용자와 대화하기 위한 포괄적인 연구 프로세스와 사용자 친화적인 질문 문항을 제시하도록 노력해야 합니다.
출처 - AnswerLab UX Research
